Facebook 号称击败谷歌,推出最强聊天机器人
By 超神經
場景描述:Facebook 近日開源了新的聊天機器人 Blender,表現優于現有對話機器人,更具個性化。
關鍵詞:Facebook 聊天機器人 Blender
4 月 29 日,Facebook AI 和機器學習部門 FAIR 發布博客宣布,經過多年研究,他們已近構建并開源了一個新的聊天機器人 Blender。
Blender 結合了多種對話技能,包括個性、知識和同理心,能夠使 AI 更具人性化。?
擊敗谷歌 Meena,更像人類
FAIR 聲稱?Blender 是 GitHub 上最大的開放域(Open-Domain)聊天機器人(開放域聊天機器人也成為閑聊機器人),其性能優于現有的生成對話的方式。
GitHub 上提供了經過預先訓練和經過微調的 Blender 模型,基礎模型包含多達 94 億個參數,是谷歌對話模型 Meena 的 3.6 倍。
GitHub 地址:https://parl.ai/projects/blender/
Blender 會主動提起一些話題與人類互動
在谷歌于一月份推出 Meena?時,Google 稱其為世界上最好的聊天機器人。
但在 Facebook 自己的測試中,有 75% 的人類評估者發現,Blender 比 Meena 更吸引人,還有 67% 的測試者認為,Blender 聽起來更像人類。另外有 49 % 的人最初沒有分辨出聊天機器人和真人。
和通常聊天機器人不同的地方在于, Blender 可以用有趣的方式談論任何事情。它不僅可以幫助虛擬助手解決許多缺點,而且承諾在企業、工業或面向消費者的環境中,能夠讓對話式 AI 系統(如 Alexa,Siri 和 Cortana)與人類的交互比以往更加自然,能夠提出并回答各種各樣的問題。而且還會表達出同情、嚴肅等情緒。
對于這種結果,Google 尚未回應媒體的置評請求。
Blender 殺手锏:超大規模的訓練數據
Blender 的能力,來自其訓練數據的巨大規模。它使用了 15 億個公開 Reddit 對話進行訓練。
然后,使用附加的數據集對其進行了微調,其中主要針對三個方面做了加強:
包含某種情緒的對話,以傳授同理心(例如,如果用戶說「我升職了」,它會回復說「恭喜!」);
與專家進行對話,通過巨大的信息量,交給模型一些知識;
和不同角色的人之間的對話,以培養其個性。
由于模型太過龐大,因此 Blender 必須運行在兩個計算芯片上。
而上述方式保證了 Blender 擁有強大的交互能力。
94 億參數的模型需要
至少兩個 32GB?V100 GPU 進行交互
仍有不足:聊多了就露餡兒
盡管結果看起來很優秀,但是 Blender 的技能仍遠沒有人類的技能高。
到目前為止,團隊僅在 14 個回合的簡短對話中,對聊天機器人進行了評估 。研究人員稱,如果聊天時間更長,或許聊天機器人的缺陷就會暴露出來。
簡短的對話中,Blender?表現自然,幾乎沒有破綻
(藍色為機器人)
另一個問題在于, Blender 無法記住對話的歷史,所以在多輪對話中,還是會顯露出不足。
Blender 還傾向于知識化或整理事實,這是對用于構建知識的深度學習技術的直接限制。也就是說它最終是根據統計相關性,而不是知識數據庫生成其句子的。
它可以將著名名人的詳細而連貫的描述串在一起,但帶有完全錯誤的信息。團隊正計劃嘗試將知識數據庫集成到聊天機器人的模型中。
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下一步:防止機器人被教壞
任何開放式聊天機器人系統,都面臨著一個挑戰:如何防止其說出有惡意或偏見的話。由于此類系統最終在社交媒體上進行了訓練,因此可能會學會網絡上有惡意的語言。
比如 2016 年微軟家被教壞的聊天機器人 Tay
團隊試圖通過要求眾包人員從用于微調的三個數據集中,過濾出有害的語言來解決此問題,但由于 Reddit 數據集規模太大,這一任務很難完成。
團隊還嘗試使用更好的安全機制,包括可以對聊天機器人的響應進行雙重檢查的惡意語言分類器。
研究人員承認,這種方法并不全面,因為需要結合語境來看,比如,「是的,太好了」這樣的句子看起來不錯,但是在敏感的上下文中,例如對種族主義言論的回應中,它就是有害的回復。
從長遠來看,Facebook AI 團隊還對開發更復雜的對話代理感興趣,這些代理可以響應視覺提示以及文字。例如,他們正進行一個項目,名為「圖像聊天」的系統,該系統可以與用戶可能發送的照片進行個性化的對話。
所以,未來有一天,可能你的智能語音助手真的不再只是一個工具,而可以成為一個暖心的陪伴。而 Siri 也不會再鬧出讓人哭笑不得的笑話。
—— 完 ——
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總結
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